GSE341562：通过2'-O-甲基化位点特异性抑制翻译起始

数据集获取

源站：https://ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE341562

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

翻译起始涉及一系列协同的分子间相互作用，这些相互作用能够高效识别最优的AUG起始密码子。然而，翻译起始复合物常常从上游的非最优AUG或近同源密码子起始，从而导致上游开放阅读框（uORFs）的表达。通过对翻译预起始复合物冷冻电镜结构进行回顾性分析，我们鉴定出mRNA起始密码子的2’-OH基团与18S rRNA之间潜在的氢键。利用mRNA的化学修饰——2’-O-甲基化（Nm）破坏这些相互作用，可通过阻止预起始复合物识别起始密码子来抑制翻译起始。值得注意的是，上游AUG和近同源密码子中的2’-O-甲基化在抑制上游翻译起始的同时，增强了经典ORF的表达。这些发现揭示了2’-O-甲基化在翻译起始中具有转录本和位点特异性的抑制作用，为人类转录组中起始密码子选择机制提供了新的见解。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。